JMB丨孙飞研究组发表核孔复合体结构研究的综述文章

日期：2023-05-11　　浏览次数：599

来源：BioArtMED

核孔复合体（Nuclear Pore Complex，简称NPC）是核质运输的门户，由于其复杂的构成和重要的生物学功能，NPC的结构解析一直被认为是结构生物学的"圣杯"。近年来，伴随着冷冻电镜（Cryo-EM）和人工智能（AI）深度学习技术的快速发展，经过众多杰出科学家的努力协作，人们已经获得了真核生物NPC近乎完整的骨架结构，这被认为是这个巨大蛋白质机器结构解析的重要里程碑。2023年5月5日，中国科学院生物物理研究所孙飞研究组在Journal of Molecular Biology特刊"New Frontier of Cryo-Electron Microscopy Technology"上，发表了题为 Cryo-electron Microscopy Reveals the Structure of the Nuclear Pore Complex 的封面综述文章。该综述全面介绍了我们对于NPC结构组装的最新认识，回顾了人们利用冷冻电镜技术逐步提高NPC结构解析分辨率并从体外研究发展到体内研究的历史过程，并展望了NPC结构生物学的未来方向。

该文章介绍，NPC是由约30种不同类型的核孔蛋白（Nucleoporins，Nups）组装而成的一个具有八重对称性的巨大复合物，可以进一步分成多个亚复合物。其中的稳定亚复合物主要包括外环的Y复合物和内环亚复合物（IRC）。Y复合物作为外环的结构核心，主要由β螺旋桨和α螺线管这两种结构域构成。内环亚复合物中，除了由Nsp1、Nup49和Nup57组成的中央通道核孔蛋白异三聚体（CNT）是其重要组成部分外，还包括Nup155、Nup93和Nup205/Nup188等蛋白质。文章还介绍了这些亚复合物的结构域组成和不同的组装方式，例如虽然NPC是一个通道复合体，但只有其中少数亚复合物具有与脂质相互作用的结构域，大部分Nups与脂质没有直接接触。

该文章系统性的回顾了NPC的研究历史，尤其重点介绍了基于冷冻电镜技术的NPC结构研究，包括冷冻电子断层成像技术（Cryo-ET）和冷冻单颗粒技术（Cryo-SPA）。从早期低分辨率（大于6 nm）的NPC结构研究开始，随着技术的不断进步，NPC结构研究的分辨率不断提高，目前人们已经可以获得NPC某些区域的近原子分辨率结构（图1）。而基于AI技术的高度精确的蛋白质结构预测工具的出现，例如AlphaFold和RoseTTAFold等，更是极大的帮助了人们在冷冻电镜密度图中更快、更完整地搭建NPC结构模型。在此过程中，人们对NPC装配和其完整结构的理解不断加深。另外，随着过去的三年中越来越多的文章聚焦于原位功能状态的NPC，研究者也逐渐意识到功能态和原位结构研究对于理解NPC生理生化功能的重要性。一些新的更有趣的研究问题也随之浮出水面，例如：物质如何在细胞质和细胞核之间通过NPC进行转运，核篮的作用以及它如何与转运货物结合等等。相信随着冷冻电镜和AI等相关技术的快速发展，上述问题很快将得到解答，对NPC的研究也将会让我们对生命本质有更深刻的理解。

图1 近年来NPC结构解析的分辨率不断提高

中国科学院生物物理研究所孙飞研究组的朱赟研究员和孙飞研究员为该综述文章的通讯作者，台林华博士和博士研究生殷国良为共同第一作者。该研究团队于2022年在Protein & Cell发表了题为 8 Å structure of the outer rings of the Xenopus laevis nuclear pore complex obtained by cryo-EM and AI 的研究论文。该研究获得了分辨率为8埃且近各向同性的核孔复合体外周环的冷冻电镜密度图，借助AlphaFold2对所有核孔蛋白结构进行了预测，并手动进行建模，在此基础上获得了完整的Y复合体结构模型，揭示了众多亚基的空间位置和相互作用关系，使得核孔复合体外周环的结构模型得到了近完整的解析，为全面揭示核孔复合体的结构与功能奠定了基础。

该综述文章收录于Journal of Molecular Biology杂志中题为 New Frontier of Cryo-Electron Microscopy Technology 的特刊里。该特刊由中国科学院生物物理研究所的孙飞研究员、章新政研究员和耶鲁大学张凯助理教授担任编委。本期特刊共收集了四篇研究论文和五篇综述文章，介绍了冷冻电镜技术的工作流程和最新前沿进展，重点讨论了冷冻电镜技术在高分辨率生物大分子结构研究中的重要性及其在结构生物学和药物研发等多个领域的广泛应用。目前，冷冻电镜技术在样品制备、3D重建算法、局部分辨率评估、模型搭建和结构动力学分析等方面快速进步，AI技术的出现更是显著推动了中低分辨率密度图的建模工作，为冷冻电镜技术的发展开辟了新的可能性（图2）。

图2 特刊封面图，反映了AI技术与冷冻电镜技术的融合对于未来超大蛋白复合体结构解析的重要作用

原文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022283623001079 

特刊链接:https://www.sciencedirect.com/journal/journal-of-molecular-biology/vol/435/issue/9